MCDMRankingcrisp

多属性効用理論

MAUT（多属性効用理論）は、1976年にR. L. KeeneyとH. Raiffaによって導入された、順位付けを行う多基準意思決定（MCDM）手法である。これは、複数の基準で評価された代替案の意思決定行列を、構造化された再現可能な結果に変換する。

DecisionMindで適用する近日公開動画近日公開Download slides

手法の全文を読む

会員限定

無料アカウントでログインすると、このセクションを読めます。

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

多属性効用理論

階層分析法 Analytic Network Process…最良最悪法（BWM）ベイジアンBWM 基準相関と標準偏差による客観的重み付け基準インパクト損失客観重み付け法 CIMAS (Criterion Impact…基準相互相関による基準重要度 (CRITIC)AHP-BOCR ファジィMAUT

出典

Keeney, R. L., Raiffa, H. (1976). Decisions with Multiple Objectives: Preferences and Value Trade-offs. Wiley ISBN: 978-0-521-43883-4

このページの引用方法

ScholarGate. (2026, June 2). Multi-Attribute Utility Theory. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/decision-making/maut

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

階層分析法意思決定↔ compare
Analytic Network Process (フィードバックと相互依存性を考慮したAHP)意思決定↔ compare
最良最悪法（BWM）意思決定↔ compare
ベイジアンBWM意思決定↔ compare
基準相関と標準偏差による客観的重み付け意思決定↔ compare
基準インパクト損失客観重み付け法意思決定↔ compare
CIMAS (Criterion Impact MeAsurement System)意思決定↔ compare
基準相互相関による基準重要度 (CRITIC)意思決定↔ compare

Compare side by side →

この手法を参照する項目

AHP-BOCR ファジィMAUT

このページに誤りを見つけましたか?報告・修正提案 →